本文旨在研究不同温度下氢气对褐铁矿还原度和还原速率的影响,并以此为基础分析动力学相关问题.通过热重分析深入了解褐铁矿失水状况.使用粒度为8~12 mm褐铁矿焙烧后,分别在750~950℃五个不同温度下使用4 L·min-1 H2进行还原,并分析还原率和还原速率随时间的变化关系.研究发现：随着反应进行,试样还原率逐渐增大,五条还原率曲线在t>28 min后与还原温度排序一致.通过动力学研究计算得反应表观活化能E=15.323 kJ·mol-1,从而确定扩散为还原反应的限制环节

一、问题的引入 二、离散型随机变量函数的分布 三、连续型随机变量函数的分布 四、小结

一、离散型随机变量的条件分布 二、连续型随机变量的条件分布 三、小结

判别分析:已知分为若干类的前提下,判定观察对象的归属。 聚类分析:不知道应分多少类的情况下,进行探索性分析,对观察对象依据某些数量特征适当分类。 1.指标聚类(R型聚类) 2.样品聚类(Q型聚类)

一、离散型随机变量的函数的分布 二、连续型随机变量的函数的分布 三、小结

理解随机变量分布函数的概念，了解分布函数的性质，会计算与随机变量有关事件的概率

一、离散型随机变量的分布律 二、常见离散型随机变量的概率分布 三、小结

本章首先讨论风险和风险管理的基本概念，在此基础上引出保险的概念和特征，然后分析保险的职能和作用，最后阐述保险的分类方法和主要种类。通过本章的学习要掌握风险的基本概念与特征、风险的分类；掌握风险管理的基本概念，了解风险处理的基本方法；掌握保险的基本概念、特征和分类；了解保险的职能和作用

通过教学使学生了解证券投资技术分析的基本方法--形态分析,掌握反 转形态，调整形态，缺口形态的股价趋势图。 重 点 掌握反转形态，调整形态，缺口形态的股价趋势图；熟练判断各种反转 形态，并注意其区别；

针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题，通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略，定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先，在p范数约束下，基于各类故障样本自身规模，分别进行了两种自适应的样本权重分配；其次，在每层分类器的优化中，将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合，同时，将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $